普华永道：商业银行数据战略白皮书（25页）.pdf

1、流批一体：打造一个既能支持低延迟又能满足高吞吐要求的融合型计算引擎，实现大规模复杂实时计算能力。数据中台：融入AI、BI技术，构建数据中台架构，通过打破数据壁垒，实现全行数据资产统一加工，构建数据资产全域共享能力;通过算法、模型为导向的深度加工，打造数据价值挖掘的智慧能力。数据分级存储：围绕数据生命周期的不同阶段，制定不同数据类型的数据分级存储策略，合理使用存储资源，根据数据使用频度、数据重要程度对数据进行归档、销毁等处理，降低存储成本，提升整体数据处理效率。数据加工路径优化：通过数据使用情况的自动化监测，识别较少使用的数据集，借助元数据地图，定位并优化数据加工路径，释放数据处理资源，降低数据

2、处理计算成本。数据安全体系：围绕数据分级管理，构建数据安全和隐私合规的数据安全体系，从管控框架、技术架构及运营机制等方面，全面提升基础安全风险防护和新兴安全挑战应对能力。个人信息保护：针对个人信息保护法要求，构建个人信息数据生命周期和管理闭环协同的数据安全体系，提升商业银行个人隐私管理水平，满足监管合规的政策要求。7. 数据开发管理通过引入DataOps体系，借助自动化工具和协助机制，简化数据分析应用的设计、开发和维护流程，形成具备持续集成、持续交付、质量保障、安全合规等优点的敏捷型数据分析体系，使业务人员快速获取数据洞察，降低数据团队解决数据孤岛和数据质量问题的困境，实现IT和业务的深度融合协助。8. 数据应用管理围绕商业银行业务场景，建设业务数字智能创新全景应用，从报表查询、数据分析挖掘、大数据应用等领域，通过借助AI、机器学习等技术，进行数据应用数字化升级，实现商业银行精细化管理，实现从客户营销与服务、风险管理、运营优化与提升、产品创新与设计、监管合规等领域，识别业务创新机会，提升数据赋能水平。9. 数据金融在数据资源转变为数据资产过程中，商业银行必将面临确权、合规、估值与流通在内的一系列挑战，迫切需要结合商业银行数据资产的特点，建立科学、统一的数据估值和定价机制，探索新的商业模式，引入安全可信技术，推进数据在更高层次的协同和共享，助力数字经济可持续发展。